自学习分类器(self learning classifier)

    无需单独训练, 直接在开发板上对物体特征进行学习,然后直接使用

    演示视频: youtube 或者 bilibili

    使用方法

    • 在这里 下载版本 >= v0.5.0-33 的固件
    • 下载 kmodel
    • 使用 kflash_gui 下载固件和模型
    • 运行 示例脚本
      > 如果使用 lite 版本的 kmodel, 应该在创建 classifier 的时候传入 fea_len 参数为512,使用另外一个大一点的(1.8MiB)模型的时候则不需要这个参数:
    classifier = kpu.classifier(model, class_num, sample_num, fea_len=512)
    

    然后运行启动后开始学习物体

    • 按开发板上的 boot 按钮 来捕获 3 个类别 手机, 小车, 键盘, 每个类别只需要捕获一次
    • 然后捕获 15 张图, 对顺序没有要求, 比如捕获 5 张 手机, 5 张 小车 , 5 张 键盘 的图片
    • 然后它会自动学习这 15 张图的特征
    • 最后识别到的图像类别会展示在左上角

    保存/加载学习好的特征

    • 使用 classifier.save(path) 来保存学习好的特征到path文件
    • 使用 KPU.classifier.load() 来加载特征, 参考 self_learning_classifier_load.py 文件